１．多変量解析と回帰分析

　　（１）．イントロダクション

　　　　ａ．本日の予定

　　　　ｂ．各種統計解析用ソフトの紹介と普及状況

２．多変量解析とその種類

　　（１）．決定木から

　　　　ａ．多変量解析と目的別分類

　　　　ｂ．因果関係を探る多変量解析の整理

　　　　ｃ．決定木の紹介

　　　　ｄ．決定木の特徴

　　　　ｅ．決定木のデータ分割基準

　　　　ｆ．測定尺度と手法の整理

　　（２）．重回帰分析

　　　　ａ．量的変数の因果関係

　　　　　　・回帰分析の理論

　　　　ｂ．最小２乗法

　　　　　　・回帰分析の事例と推定結果の読み方

　　　　　　・回帰係数のｔ検定

　　　　　　・説明変数の選び方と注意点

　　　　　　・多重共線性と解決法

　　　　　　・ダミー変数による質的データへの適用

　　　　　　・非線形回帰への応用

３．因果関係の解明と分析

　　（１）．回帰分析からの発展

　　　　ａ．結果が質的変数の重回帰分析

　　　　　　・ロジット分析とその種類

　　　　　　・確率をロジット変換する理由

　　　　　　・最尤法によるパラメータ推定

　　　　　　・モデルの評価と結果の解釈の方法

　　　　　　・プロビット分析

　　　　ｂ．ロジット分析との違い

　　（２）．生存分析

　　　　ａ．カプラン・マイヤー法

　　　　　　・生存分析とは

　　　　ｂ．打ち切りデータの解説

　　　　　　・生存率の理論と推定

　　（３）．共分散構造分析：デモ

　　　　ａ．ＳＥＭ

　　　　　　・共分散構造分析の概要と欠点

　　　　　　・モデリングの方法

　　　　ｂ．Ａｍｏｓでのデモ

　　　　　　・ＳＥＭ用語と評価指標

４．情報の集約と分類と事例

　　（１）．情報を集約する多変量解析

　　　　ａ．情報を集約する手法の整理と簡単な紹介

　　　　ｂ．測定尺度手法の整理

　　（２）．主成分分析と因子分析

　　　　ａ．因子分析との違いと使い分け方

　　　　ｂ．主成分分析の理論

　　　　　　・数式と図解

　　　　ｃ．結果の解釈の方法

　　　　ｄ．主成分得点の２次利用の事例

　　　　ｅ．因子分析の理論

　　　　ｆ．因子軸の回転

　　　　ｇ．コレスポンデンス分析の事例

　　　　ｈ．多次元尺度法の事例

　　（３）．クラスター分析

　　　　ａ．クラスター分析の概要

　　　　ｂ．クラスターの作り方

　　　　　　・階層型

　　　　ｃ．距離の測定方法

　　　　　　・階層型

　　　　ｄ．樹形図（デンドログラム）の解釈の方法

　　　　ｅ．非階層型クラスター分析

　　　　　　・Ｋ－平均法）の簡単な紹介

　　　　ｆ．もう一つの分類対象

　　　　　　・変数の分類